朱立偉,李宏偉,冷志鵬
(寧波杉工智能安全科技股份有限公司,浙江 寧波 315000)
根據(jù)國(guó)家相關(guān)統(tǒng)計(jì),我國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)3.4億輛(截至2019年6月)[1-4]。公路路面長(zhǎng)期暴露在自然環(huán)境下,路面材質(zhì)和結(jié)構(gòu)都會(huì)受到不可逆轉(zhuǎn)的影響,大大縮短了路面的使用壽命[5]。目前傳統(tǒng)的基于人工視覺(jué)的檢測(cè)方法已經(jīng)不能滿足道路養(yǎng)護(hù)的需求[5-7],存在諸多缺陷:人工投入大、工作效率低、人員主觀性大、檢測(cè)時(shí)影響正常通行等。
近年來(lái),人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,由于機(jī)器視覺(jué)具有便捷性、精確性、迅速性、智能化等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域[8-9],為人類的生產(chǎn)生活帶來(lái)諸多便利。本文通過(guò)使用機(jī)器視覺(jué)代替?zhèn)鹘y(tǒng)檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)路面病害的自動(dòng)識(shí)別、定量分析、養(yǎng)護(hù)管理,并提供一體化管理平臺(tái),為現(xiàn)場(chǎng)路面病害的巡檢及公路養(yǎng)護(hù)維修人員提供自動(dòng)化、信息化、智能化服務(wù)。
公路路面智能檢測(cè)與管理系統(tǒng)主要包括路面檢測(cè)系統(tǒng)和路面檢測(cè)智慧管理平臺(tái)。
(1)路面檢測(cè)系統(tǒng)主要包括檢測(cè)算法模塊、檢測(cè)傳感系統(tǒng)。檢測(cè)算法模塊:使用AI圖像識(shí)別算法對(duì)高清攝像機(jī)采集的路面數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理分析,獲取路面的主要病害類型。本模塊可結(jié)合GNSS定位對(duì)病害進(jìn)行空間分析,獲取病害的空間位置及分布,實(shí)現(xiàn)路面病害的實(shí)時(shí)檢測(cè)。檢測(cè)傳感系統(tǒng):針對(duì)采集的圖像數(shù)據(jù)通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換、圖像預(yù)處理等操作后作為算法分析軟件的輸入,經(jīng)算法分析后,數(shù)據(jù)同步存儲(chǔ)在工控機(jī)中,并通過(guò)5G通信技術(shù)傳輸,與管理平臺(tái)連接,實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析。
(2)結(jié)合公路路面養(yǎng)護(hù)的實(shí)際需求,本文研究了應(yīng)用需求、平臺(tái)設(shè)計(jì)、開發(fā)及應(yīng)用等技術(shù),并搭建了公路路面檢測(cè)智慧管理平臺(tái)。
路面檢測(cè)流程如圖1所示。
圖1 路面檢測(cè)流程
公路路面檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)檢測(cè)傳感器采集數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)路面病害的實(shí)時(shí)分析。
該系統(tǒng)采用基于深度學(xué)習(xí)的算法YOLOv5,該算法在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用極為廣泛。YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖
采用YOLOv5進(jìn)行路面病害識(shí)別的過(guò)程大致如下:
(1)將原始路面病害圖像作為網(wǎng)絡(luò)輸入,并將路面病害圖片劃分成S×S大小的網(wǎng)格,遍歷所有網(wǎng)格,如果病害中心出現(xiàn)在網(wǎng)格中,那么該網(wǎng)格負(fù)責(zé)檢測(cè)病害。
(2)每個(gè)網(wǎng)格預(yù)測(cè)出候選框,每個(gè)候選框包含5個(gè)預(yù)測(cè)量,即(x,y,w,h,score),其中物體的中心點(diǎn)坐標(biāo)為(x,y),候選框的寬和高為(w,h),候選框中含有路面病害的置信度為score,其表達(dá)式為:
式中,Pr(object)表示候選框的單元中是否含有病害,若含有病害,則將Pr(object)置為1,否則置為0。
(3)從3個(gè)尺度進(jìn)行多尺度預(yù)測(cè),每種尺度預(yù)測(cè)3個(gè)box,anchor通過(guò)聚類得到,經(jīng)logistic分類器對(duì)路面病害進(jìn)行預(yù)測(cè)分類。
針對(duì)路面常見(jiàn)裂縫、坑槽等病害,應(yīng)用YOLOv5進(jìn)行識(shí)別的效果如圖3所示。
圖3 使用YOLOv5進(jìn)行路面病害識(shí)別效果圖
系統(tǒng)利用GNSS、車輛里程定位數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)空間位置定位,實(shí)現(xiàn)定位與里程位置、車道等坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,完成對(duì)病害的空間定位及分布情況分析等。
本平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)與路面檢測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng),平臺(tái)框架如圖4所示。
圖4 公路路面檢測(cè)智慧管理系統(tǒng)框架
(1)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):實(shí)現(xiàn)路線信息、區(qū)間信息、構(gòu)造物信息等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理。
(2)路面病害管理:實(shí)現(xiàn)路面各類病害管理的同時(shí),為病害的精確識(shí)別提供海量樣本,為AI分析模型提供數(shù)據(jù)支撐。
(3)趨勢(shì)預(yù)測(cè)管理:對(duì)路面性能進(jìn)行預(yù)測(cè),并提供養(yǎng)護(hù)決策,編制養(yǎng)護(hù)計(jì)劃。
(4)綜合展示管理:建立GIS地圖、圖像信息與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、檢測(cè)數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)決策結(jié)果的關(guān)聯(lián),以圖表形式為養(yǎng)護(hù)單位提供信息查詢與展示。
圖5所示為公路路面智能檢測(cè)系統(tǒng)展示界面。
圖5 公路路面智能檢測(cè)系統(tǒng)展示界面
本文提出了一種先進(jìn)的路面病害檢測(cè)技術(shù),可實(shí)現(xiàn)路面病害智能快速檢測(cè),為公路路面檢測(cè)提供關(guān)鍵技術(shù)與裝備保障,實(shí)現(xiàn)公路路面養(yǎng)護(hù)管理工作的智能化,有效降低管理養(yǎng)護(hù)成本。